Facultad de Computación
Sistemas de Información Ciencia de Datos Ciencia de la Computación CiberseguridadFacultad de Negocios
Administración y Negocios Digitales Administración y Negocios Sostenibles Business AnalyticsKON Team: Proceso de diseño del KON Mk. II
Escrito por:
UTEC
El equipo de estudiantes de UTEC ganó el primer puesto al mejor diseño de vehículo en el campeonato de América. ¿Pero cómo lograron este resultado?
Además de los conocimientos obtenidos durante su formación como estudiantes de ingeniería, el equipo contó con el apoyo de especialistas durante la etapa de diseño. Entre ellos se puede destacar a los profesores de manufactura Wilzon Hormaza y Francisco Araucano. Con quienes se llevó a cabo un seguimiento continuo al proceso, así como guía y consejo a la hora de tomar decisiones desde una perspectiva técnica.
A su vez, el ala técnica del advisory board conformado por miembros de Eco-Runner Team Delft también fue un soporte importante. Con su experiencia y know-how compartido fue posible trabajar de manera más sistemática y eficiente. Se pudieron delimitar mejor las opciones y realizar los análisis correspondientes de una manera más precisa. De esta manera se pudo converger el diseño dentro de los plazos establecidos.
El equipo de estudiantes de UTEC puso bastante empeño y esfuerzo en la realización de este diseño. Teniendo como principales métricas la reducción de peso, aerodinámica, ergonomía del piloto, de igual modo la selección de los mejores componentes como un motor de alta eficiencia.
El equipo diseñó un vehículo capaz de disputar el podio ganando el primer puesto de diseño dentro de su categoría. Es importante mencionar que el factor diferenciador fue la aplicación de conceptos de economía circular, y se tomó en cuenta la huella de carbono y consumo de agua. A día de hoy no basta con ofrecer soluciones prácticas, sino que es importante tomar en cuenta la sostenibilidad e innovación en nuestras propuestas para realmente lograr un impacto positivo.
Importancia de la tecnología en la evaluación del estado de la infraestructura civil
Escrito por:
UTEC
Redactado por: Luis A. Bedriñana (Profesor a Tiempo Completo del Departamento de Ing. Civil)
Dentro de los objetivos para el desarrollo sostenible de las Naciones Unidas [1], se menciona que la adecuada inversión en infraestructura es crítica para el desarrollo de los centros urbanos. Por ejemplo, el Objetivo 9 menciona que es necesario construir y mantener infraestructura más resiliente, lo cual es especialmente relevante en un país con diversas amenazas naturales como el Perú. Sin embargo, mucha de la infraestructura, base para la industria y calidad de vida en las mayores ciudades, ha sido construida hace varias décadas. Por ejemplo, un número considerable de puentes de la red vial de los Estados Unidos fueron construidos entre los 1950’s y 1960’s, indicando que muchos de ellos llegaron ya a su tiempo de vida útil de diseño (50 años en general) [2]. Se puede notar un caso similar en el Perú, donde muchos de los puentes actualmente operativos fueron construidos hace ya más de 30 años. Por ende, se hace evidente la necesidad de la correcta estimación de la condición de nuestra infraestructura civil.
La importancia de evaluar la condición, y calidad, de la infraestructura civil ha sido puesta en evidencia. Recientemente, la asociación de ingenieros civil de Estados Unidos (ASCE por sus siglas en inglés) ha lanzado un reporte [3] en donde mide y califica la condición y el desempeño de su infraestructura. Por ejemplo, este reporte, que se realiza cada cuatro años, ha dado una calificación de C (en una escala de A a F) a sus puentes, y D para caminos. Estos estudios dan la información base para la gestión de la infraestructura civil; de hecho, este reporte provee diversas recomendaciones para mejorar la calificación dada a la infraestructura civil. Esto ilustra la importancia de monitorear la condición de la infraestructura civil. Lamentablemente, no existen reportes de este tipo en el Perú, al menos no con este nivel de detalle. Sin embargo, ha sido reportado que sólo 738 de los 3665 de la red vial nacional del Perú han sido inspeccionados, de los cuales 50 puentes han sido catalogados como malos o muy malos [4]. Por ende, se hace necesario el establecer planes de evaluación de la condición de la infraestructura nacional para, luego, realizar planes de mantenimiento de la misma.
Otro aspecto importante es el empleo de técnicas adecuadas para evaluar la condición estructural de la infraestructura civil, lo cual asegura la calidad de la data de un reporte de evaluación del desempeño de infraestructura. La estrategia empleada tradicionalmente para estimar la condición de estructuras existentes es la realización de inspecciones visuales. Para el caso de puentes, por ejemplo, se desarrollan inspecciones en campo por ingenieros entrenados. Esta estrategia, sin embargo, ha probado ser muy poco eficiente en muchos casos. Para dar un ejemplo, la red vial de California, EEUU, tiene más de 24000 puentes [5] y la red nacional del Perú tiene 3665 puentes, lo cual hace muy costoso e ineficiente el realizar la inspección detalla en campo de cada uno de estos puentes. Además, la categorización del daño en campo requiere de un gran número de ingenieros debidamente entrenados, además de proveer resultados subjetivos en algunos casos. Otro inconveniente con los métodos tradicionales es que muchas veces deben de cerrarse parcialmente, o totalmente, el servicio de la estructura inspeccionada.
Muchas de las limitaciones de las inspecciones tradicionales pueden ser solucionadas con el empleo de nuevas tecnologías. Actualmente, se viene desarrollando diversas tecnologías para optimizar los procesos de evaluación y monitoreo de la condición de estructuras. Sensores de alta precisión y de menor costo son ahora más comunes, los cuales se emplean para medir distintos parámetros importantes de una estructura (aceleración, desplazamientos, deformaciones unitarias, etc) y que luego son usados para realizar diversos métodos de identificación estructural. Sin embargo, estos métodos son todavía costos y son difíciles de implementar en estructuras complejas.
La aplicación de fibras ópticas ha logrado grandes avances en el monitoreo de estructuras con configuraciones complejas. Los Sensores de Fibras Ópticas (SFO) proveen una fuente de información más estable y son capaces de obtener mediciones distribuidas a lo largo de la longitud de las fibras. En Ingeniería Civil la técnica más usada es la Reflectometría Óptica en Dominio del Tiempo para obtener mediciones de deformación unitaria [6], para lo cual se insertan fibras ópticas en diversos elementos estructurales. Los SFO se han aplicado dentro un torón de acero post-tensado para medir deformaciones en aplicaciones de estructuras de concreto prefabricado [7].
Por otro lado, una de las tecnologías que más viene impactado la evaluación y monitoreo de estructuras es la Visión Artificial combinada con técnicas de Machine Learning [8,9]. El hecho de que sean tecnologías sin-contacto provee una muy atractiva ventaja sobre otros métodos ya que se pueden realizar mediciones de gran precisión en lugares poco accesibles de una estructura. Además, estas técnicas resultan ser más económicas, comparado con sensores físicos, y pueden realizar detecciones automáticas del daño superficial como grietas y fisuras [8]. En particular, las técnicas basadas en Redes Neuronales han mostrado resultados muy promisorios para la clasificación, detección y reconocimiento del daño en estructuras de concreto [9]. Sin embargo, estas técnicas tienen la desventaja de requerir una enorme cantidad de imágenes, debidamente procesadas, para brindar resultados generalizables.
En el Perú se tienen ya algunos avances en el desarrollo de alguna de estas tecnologías. Por ejemplo, se vienen planteando prototipos para la inspección y detección de daños en las superficies de estructuras de concreto reforzado [10]. De la misma forma, sistemas similares se han propuesto para la inspección de estructuras históricas de Adobe [11]. Estos sistemas usan técnicas basadas en Redes Neuronales y Visión artificial para analizar imágenes de estructuras reales.
Lo discutido anteriormente no hace que mas que reforzar la importancia del desarrollo tecnológico para brindar mejores soluciones en la gestión de la infraestructura civil. Además, es crítico el evaluar y monitorear adecuadamente la condición de la infraestructura civil existente, por su gran relevancia para el desarrollo sostenible de nuestros sistemas urbanos.
Referencias:
[1] https://sdgs.un.org/es/goals
[2] AAOSHAT. (2008). “Bridging the Gap – Restoring and Rebuilding the Nation’s Bridges”. American Association of State Highway and Transportation Officials. Washington DC.
[3] https://infrastructurereportcard.org/
[4] https://www.pvn.gob.pe/puentes/spuentes/
[5] Mangalathu, S. (2017). “Performance based grouping and fragility analysis of box-girder bridges in California”. Ph.D. Thesis, Georgia Institute of Technology.
[6] Leung, C. K. Y., Wan, K. T., Inaudi, D., Bao, X., Habel, W., Zhou, Z., Ou, J., Ghandehari, M., Wu, H. C., and Imai, M. (2015). “Review: optical fiber sensors for civil engineering applications.” Materials and Structures, 48(4), 871–906.
[7] Bedriñana, L. A. (2018). “Seismic Performance and Seismic Design of Damage-Controlled Prestressed Concrete Building Structures.” Ph.D. Thesis, Kyoto University. https://doi.org/10.14989/doctor.k21364
[8] Deng, J., Lu, Y., and Lee, V. C. S. (2021). “Imaging-based crack detection on concrete surfaces using You Only Look Once network.” Structural Health Monitoring, 20(2), 1–16
[9] Cha, Y.-J., Choi, W., and Büyüköztürk, O. (2017). “Deep Learning-Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks.” Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 32(5), 361–378.
[10] https://fb.watch/58vSD3p4_k/
[11] https://proyectos.utec.edu.pe/iniciacion-cientifica/2020-1/proyecto-47
Docente de Ingeniería Mecánica recibe reconocimiento por prestigioso portal de investigadores
Escrito por:
UTEC
Wangdo Kim Ph. D., profesor principal de la carrera de Ingeniería Mecánica de UTEC, acaba de recibir un reconocimiento por el número de veces en que el artículo científico, en el que participó junto a otros investigadores, ha sido leído.
INGENIERÍA MECÁNICA EN UTEC: MALLA CURRICULAR, CONVENIOS PERFIL DEL EGRESADO Y MÁS
La investigación se denomina ‘Using dual Euler angles for the analysis of arm movement during the badminton smash’, y propone un nuevo método de estudio que simplifica la extracción y cálculo de datos mediante un electrogoniómetro y ángulos de Euler duales.
Esta experiencia se expondrá en las aulas virtuales de la carrera de Ingeniería Mecánica.
Puedes conocer más de esta investigación, aquí.
El caso de AMEX y sus $4 billones en crecimiento usando DCP
Escrito por:
UTEC
“It felt like a race to the bottom. We kept throwing more rewards at the customer, so they win out, but there's no actual edge. That was the challenge we set out to solve.” Kyoko King, AMEX VP
Es muy fácil identificar el reto que debemos resolver, lo complicado está en identificar realmente cuál es el problema detrás de todo eso. Para poder lograrlo necesitamos mucho más que un buen producto o servicio, necesitamos compromiso, un gran equipo interdisciplinario y sobre todo empatía.
En innovación, podemos encontrar diferentes procesos importantes para lograr definir la necesidad real detrás del problema. En este post queremos resaltar sólo uno de ellos creados por IDEO, una consultora de innovación y diseño que nació en California.
El Diseño Centrado en las Personas (DCP) es un proceso que trata de construir una profunda empatía con las personas para las que está diseñando; generando toneladas de ideas; construyendo cantidades de prototipos y compartiendo lo que se ha hecho con las personas para las que estás diseñando.
Tras lo dicho, vamos a citar un ejemplo puntual sobre la importancia de considerar las emociones y sentimientos de las personas para diseñar una experiencia que sea realmente valiosa para el usuario. Es el caso de Amex y cómo, trabajando junto a IDEO, logró generar $4 billones de crecimiento con la propuesta "Pay It Plan It".
El 2015, Amex buscaba algo nuevo para atraer y mantener a más clientes, sobre todo a clientes jóvenes que recién ingresaban al mercado financiero en EEUU. El equipo de Amex entendió que el mercado de tarjetas de crédito estaba totalmente saturado por las miles de ofertas que le entregaban al cliente, pero era siempre más de lo mismo. Decidieron contratar a IDEO y en conjunto iniciaron la travesía de encontrar el insight del consumidor de tarjetas en general.
Luego de muchas entrevistas alrededor de EEUU, lograron entender que los usuarios de tarjetas de crédito buscaban más alternativas para hacer compras planificadas y seguras, y así sentir que sus finanzas están bajo control, es decir, querían autonomía en la forma de pagar las cosas que compran. Se dieron cuenta entonces, que el problema era emocional, es entonces cuando IDEO propone que, si el problema era emocional, la solución también lo tenía que ser.
¡Encontraron la propuesta! Nace Pay It Plan It® de American Express en 2017, alternativa que permite elegir el método más idóneo de pagar las compras acorde al monto, desde tu celular. Pay It Plan It® ofrece a los titulares de tarjetas la opción de liquidar pequeñas cantidades de compras de inmediato (Pay It®) o pagar grandes saldos a lo largo del tiempo mediante la creación de un plan de pago sin intereses por una tarifa mensual (Plan It®).
La solución fue rápidamente aceptada; no obstante, se hicieron grandes esfuerzos internos, tales como cambiar radicalmente los procesos del día a día en la empresa. Dory Butler, VP Digital Product Management Amex comentó: “...Implicó cambios significativos en nuestra jerarquía de pagos, nuestros sistemas de cuentas por cobrar, cómo calculamos lo que los clientes nos deben, etc. " Kyoko, VP Amex, estaba segura de lo que implicaba desarrollar la propuesta, tenían que arriesgar mucho como empresa y empezar a cambiar las formas tradicionales que venían manejando tanto tiempo atrás, para llevarlas a formas simplificadas, en donde se entregue realmente lo que el cliente desea.
American Express concluye que el balance final fue positivo, el programa se extendió a 21 millones de clientes en 30 días. Desde agosto de 2020, titulares de tarjetas en EEUU han creado colectivamente casi cinco millones de planes, por un total de casi $ 4 mil millones en compras.
La historia única de su implementación cambió por completo la visión de la empresa. Una visión emocional desbloqueó importantes resultados comerciales.
Pueden descargar la Field Guide para el DCP, aquí.
Fuentes:
- https://www.ideo.com/journal/how-one-human-centered-insight-led-to-4-billion-in-growth-for-american-express
- https://www.ideo.org/
El éxito de la gestión ágil de Spotify
Escrito por:
UTEC
La plataforma de streaming, Spotify, es mundialmente conocida. Hoy en día, cuenta con más de 207 millones de usuarios, de los cuales 96 millones ya son suscriptores premium.
Lo que no es tan conocido, es el secreto de su éxito basado en el desarrollo de su propio modelo agile. Spotify nace en 2006 y empezó siendo una empresa que utilizaba Scrum, framework estrella de trabajo ágil, como herramienta principal de gestión de proyectos. Si bien, es una buena metodología ágil para proyectos pequeños y medianos que se encuentran en constante cambio y evolución, funcionaba para Spotify en sus inicios; no obstante, crecer significaba re-diseñar modelos y estructuras que permitan mayor flexibilidad para la consecución de objetivos más ambiciosos.
Es así que en 2012, Spotify decidió crear un modelo adaptado a su contexto y necesidades, claro que tomando como referencia las bases de las metodologías ágiles (en especial Scrum), que desde siempre fueron su gran aliado para la gestión eficiente y eficaz; más aún en estos tiempos donde lo único constante es el cambio, el framework de trabajo ágil permite responder y adaptarse a los nuevos requisitos de manera flexible y rápida.
¿En qué consiste el modelo agile de Spotify?
El modelo ágil Spotify está conformado por Squads, Chapters, Tribus, Guilds y otros roles (creadas por ellos mismos) con el fin de mejorar y solucionar los problemas y retos que surgen en el día a día de la operación, respondiendo con flexibilidad, escalabilidad, comunicación y trabajo en equipo.
Una de las características primordiales de este modelo es el lema que sostiene que la creación de reglas que pueden ser modificadas y adaptadas según las necesidades del contexto: “Rules are a good start, but then break them when needed.”
¿Cuáles son los aspectos clave de su modelo?
1. “Prueba, equivócate y mejora”: El planteamiento es simple: al fallar rápido, se aprende rápido y se mejora rápido. Si vemos cada error como un aprendizaje y tenemos una rápida capacidad de reacción, se puede experimentar con el mínimo riesgo, dando una pronta y óptima respuesta a los requerimientos de los usuarios.
2. “Sin jerarquías ni cuadrículas”: Spotify utiliza, al igual que cualquier otro modelo ágil de gestión, roles y agrupaciones, mas no jerarquías ni niveles, se desenvuelve en un marco de trabajo muy horizontal. Podemos encontrar diferentes dimensiones tales como: Squads (equipos o escuadrones autónomos), Tribes (conjunto de squads que tienen una misión en común), Chapters (división o departamento con enfoques específicos) y Guilds (gremios transversales por afinidad de temas de discusión).
3. “Libertad con responsabilidad”: La libertad de cada persona para decidir cómo organizarse y trabajar, es una de las características de éxito de este modelo. Lo importante es que exista autonomía y, a la par, un sentimiento de “responsabilidad colectiva”. Todos los miembros deben sentirse comprometidos con el propósito de la empresa.
Para concluir, las prácticas que funcionan en una organización no necesariamente tienen que funcionar en otra. Cada empresa debe trazar su propio camino, partiendo de un propósito y de un cambio de mentalidad, un claro ejemplo es el que vimos en este artículo. Spotify tomó como referencia las bases de las metodologías ágiles, y construyó su propio modelo para dar solución a situaciones específicas de su entorno.
Para conocer más de la historia del modelo ágil de Spotify, pueden consultar los siguientes enlaces:
- https://www2.deloitte.com/es/es/pages/technology/articles/introduccion-modelo-agile-spotify.html
- https://www.grupodigital.eu/blog/modelo-agile-de-spotify/
- https://twicraft.com/conoces-la-metodologia-spotify/
- https://www.juanoa.com/lean/metodologia-agil-spotify
Estudios revelan cómo influye la elección de la vocación en la vida de las personas
Escrito por:
UTEC
De acuerdo a un estudio publicado por el economista Yamada Fukusaki, el 60% de los jóvenes peruanos egresados de la universidad cambiaría de carrera de tener la oportunidad.
La gran mayoría de estos profesionales reconoció haber tomado una mala decisión debido a la falta de orientación adecuada. Esta decisión errada puede repercutir no solo en el futuro laboral de los jóvenes egresados, sino también en su felicidad, de acuerdo a un reciente estudio.
La Universidad de Purdue, en Estados Unidos, analizó información de 1,7 millones de personas a nivel mundial para encontrar la clave de su felicidad. El estudio, que incluyó al Perú como uno de los países examinados, concluyó que el empleo es un predictor de felicidad más fuerte que incluso el matrimonio. Los investigadores descubrieron también que, en el caso específico de Latinoamérica, el desempleo tiene un alto impacto en la pérdida de la felicidad.
Esta no es la única publicación que ha encontrado un vínculo entre el trabajo y la felicidad. Un estudio de la Universidad de Oxford, el MIT y la Universidad Erasmus Rotterdam descubrió que los trabajadores son 13% más productivos cuando son felices. La investigación detalla además que los trabajadores felices no trabajan más horas que sus colegas descontentos, simplemente son más productivos en el mismo periodo de tiempo.
¿Cómo usar el big data en la industria del reciclaje?
Escrito por:
UTEC
El 17 de mayo, se celebra el Día Mundial del Reciclaje, con el fin de hacer un llamado al mundo sobre la importancia de cuidar los residuos para proteger el medio ambiente.
La tecnología ha demostrado ser una aliada para encontrar soluciones para el mundo, y en la industria del reciclaje marca también una evolución: Big Data se puede utilizar para ayudar a empresas a identificar las áreas en las que están generando residuos para poder desarrollar soluciones para la reducción de residuos.
En la siguiente entrevista, Yamilet Serrano Ph.D., directora de la carrera de Ciencia de Datos en UTEC, nos cuenta más sobre ello.
¿Cómo se puede utilizar la ciencia de datos para ayudar al medio ambiente?
De muchas maneras. Hoy en día, hay muchos ejemplos de aplicaciones de análisis de datos que tratan de aportar en la desaceleración del proceso de cambio climático cuyas aplicaciones son para disminuir desechos alimentarios, desperdicios de plástico, residuos clínicos.
También desde la visualización de datos (proceso de Ciencia de Datos) hay bastantes trabajos de concientización. Por ejemplo, Ahogándonos en plástico by Reuters Graphics trata de concientizar sobre el desecho de botellas de plástico. Para eso, usa la visualización para comparar la cantidad de botellas que tiramos al día con monumentos famosos y paisajes urbanos.
¿Hay algunas iniciativas que hayan incluido big data o inteligencia artificial para ayudar al medio ambiente?
La Fundación Gringgo Indonesia, con la ayuda de Google, ha utilizado la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para crear una aplicación que ayude a clasificar mejor los desechos. Puede ser utilizado por empresas y el público para ayudar a mejorar su reciclaje. Con el uso de la ciencia de datos, dentro del primer año del lanzamiento de la aplicación, las tasas de reciclaje se incrementaron en un 35% en su primera aldea piloto.
La basura espacial representa un peligro para los astronautas en órbita, la red mundial de comunicaciones y satélites meteorológicos. Afortunadamente, la ciencia de datos está aquí para ayudar. La NASA ha estado desarrollando tecnología para eliminar la basura espacial. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la NASA está trabajando para mejorar la detección de basura espacial para su eliminación.
Desde el inicio de la pandemia de la COVID-19, ha habido un aumento de plásticos de un solo uso y desechos clínicos. Dado que solo el 15% de los desechos clínicos son peligrosos, existe una gran oportunidad para reducir y gestionar adecuadamente los desechos clínicos utilizando la ciencia de datos. Desde la reducción del número de citas hospitalarias innecesarias hasta el tamaño de algunos equipos de atención médica, se puede realizar un cambio positivo.
Reducir el desperdicio y el reciclaje es vital para el futuro de nuestro mundo. La ciencia de datos proporciona muchas herramientas para crear e implementar soluciones, y con las empresas impulsadas por datos que se esfuerzan por reducir su desperdicio, el futuro parece brillante.
Simulación Dinámica Molecular Usando microscopio computacional para lucha contra el COVID-19
Escrito por:
UTEC
Autor:
Prof. Paul Cardenas.
Departamento de Bioingeniería
pcardenas@utec.edu.pe
El síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) es el virus detrás del brote mundial de la pandemia del COVID-19. El SARS-CoV-2 es un virus de estructura esférica que mide aproximadamente 100 nanómetros (nm) (Figura 1). Una de las características importantes del SARS-CoV-2 es la presencia de proteínas spike (S) que permiten que estos virus ingresen en las células huésped y provoquen una infección. El coronavirus SARS-CoV-2 ingresa a la célula mediante la interacción con la proteína S que es una proteína que se encuentra altamente glicosilada y que contiene alrededor de 1400 aminoácidos. La proteína S contiene dos subunidades (S1 y S2) funcionales que se dividen en tres dominios: cabeza, tallo, y cola citoplasmática. La subunidad S1 N-terminal forma la cabeza globular de la proteína S y la subunidad S2 C-terminal--que es el elemento más conservado de la proteína S--forma el tallo de la proteína y está directamente incrustada en la envoltura viral (Figura 2). La subunidad S1 reconoce y se une a los receptores en la célula huésped, mientras que la subunidad S2 es responsable de fusionar la envoltura del virus con la membrana de la célula huésped. La subunidad S1 contiene el motif de unión al receptor (RBM) que es responsable de la interacción con la enzima convertidora de angiotensina 2 (ACE2). Esta interacción entre RBM y ACE2 es el punto de ingreso en la patogénesis de la infección.
Figura 1. El SARS-CoV-2 es el virus detrás del pandemia mundial global. El SARS-CoV-2 es un virus de estructura esférica que mide aproximadamente 100 nanómetros (nm) y contiene la proteína spike que tiene el motif de unión al receptor (RBM), el cual es responsable de la interacción con la enzima convertidora de angiotensina 2 (ACE2). La interacción entre RBM y ACE2 es el punto de ingreso del virus [2].
Fuente. Pablo R,Arantes; Aakash Saha; Giulia Palermo. ACS Publicatons. (2020)
Cuando la subunidad S1 se une a los receptores de la célula huésped, deben ocurrir dos cambios conformacionales dentro de la subunidad S2 para que se complete la fusión del virus con la membrana celular. La primera conformación (pre-hairpin) implica la transformación de un linker no estructurado en la subunidad S2 para convertirse en helicoidal. El segundo cambio conformacional implica la inversión de las C-hélices de esta subunidad en un coil, lo que da como resultado la formación de un haz de 6 hélices. Una vez que ocurren los cambios conformacionales, el péptido de fusión se ancla a la membrana de la célula permitiendo que el virus se acerque a la membrana celular y finalmente entregue la nucleocápside viral a la célula. Sin la proteína S, el nuevo SARS-CoV-2 no puede interactuar con las células de huéspedes de animales y humanos, por lo tanto, la proteína S representa un objetivo ideal para los esfuerzos de investigación de vacunas y antivirales. Estudios experimentales han demostrado que la mutación D614G en la subunidad S1 aumenta la infectividad. Se entiende molecularmente que S1 es el núcleo en la ruta de infección y, por lo tanto, sus superficies pueden ser usadas potencialmente para el desarrollo de vacunas. Las proteínas S están recubiertas con una capa de azúcar que presenta 22 N-glucanos por monómero que le ayuda al camuflaje para evadir la respuesta inmune de la célula huésped.
Figura 2. (B) Ensamblaje de los dominios de la proteína S en estado activo. (C) Modelo de longitud completa glicosilado y de la proteína S en estado activo incrustado en una capa bilipídica. (D,E,F)Vista ampliada de la glicosilación de la cabeza de la proteína S [1].
Fuente. Casalino, L.; Gaieb, Z.; Goldsmith, J. A.; et al. National Institutes of health. (2020)
Amaro et al. desarrollo simulaciones masivas de MD incluyendo todos los átomos del modelo glicosilado con la proteína de S del SARS-CoV-2 en un entorno donde incluye la membrana celular y el medio acuoso. El sistema de simulación abarca aproximadamente 1.7 millones de átomos que fueron simulados durante varios microsegundos incluyendo simulaciones moleculares con diferentes conformaciones de la proteína S. Esto reveló que los dos glucanos ligados a N165 y N234 no solo protegen la proteína S sino también juegan un rol estructural de modulación de la dinámica conformacional del RBD. Estos glucanos se encuentran para "bloquear y cargar" el RBD adyacente en el estado "activo" para la infección. Para probar la importancia de estos N-glicanos, se generó un mutante doble en la proteína S abierta (N165A y N243A) y se realizaron simulaciones moleculares. Como resultado, la estabilidad del RBD en el estado "activo" se ve notablemente alterada por la mutación de alanina de N165 y N234 debido a la pérdida de los respectivos glicanos unidos a N. Experimentalmente se comprobó que estas mutaciones reducen aproximadamente de 10% (N165A) y 40% (N234A) la unión de ACE2 a proteína S. Este estudio molecular además brindan una descripción completa de la dinámica de los glucanos alrededor de la proteína S. La región de la proteína S que se camufla más eficazmente con glucanos es el tallo con una cobertura total 90%. Sin embargo, la cabeza de la proteína S está menos cubierta (62%) por glucanos. Por lo tanto, al revelar estas vulnerabilidades e identificar los puntos débiles de la nanomáquina molecular del SARS-CoV-2 proporciona conocimientos sin precedentes que pueden allanar el camino para el desarrollo de nuevos fármacos contra este virus. Estos resultados refuerzan un enfoque viable para modular la plasticidad conformacional del RBD, aprovechando así la alteración de la glicosilación de la proteína S como una estrategia para el desarrollo de vacunas.
En este momento crítico, las simulaciones moleculares tienen la oportunidad de desentrañar las complejidades mecánicas del virus SARS-CoV-2 detallado a nivel atómico, ofreciendo una alternativa para estudiar de forma profunda los determinantes moleculares que juegan un papel fundamental en la virulencia del coronavirus. En la situación actual, los hallazgos de simulaciones moleculares proporcionan nuevos conocimientos sobre la proteína S del SARS-CoV-2 y su capa de glucano que pueden explotarse para el desarrollo de agentes terapéuticos contra este virus.
Bibliografía:
1. Casalino, L.; Gaieb, Z.; Goldsmith, J. A.; Hjorth, C. K.; Dommer, A. C.; Harbison, A. M.; Fogarty, C. A.; Barros, E. P.; Taylor, B. C.; McLellan, J. S.; Fadda, E.; Amaro, R. E. Beyond Shielding: The Roles of Glycans in SARS-CoV-2 Spike Protein. ACS Cent. Sci. 2020, ASAP. DOI: 10.1021/acscentsci.0c01056
2. Pablo R. Arantes, Aakash Saha, and Giulia Palermo;Molecular dynamics simulations revealed a promising immune target on the SARS-CoV-2 spike protein, proposing novel strategies for vaccine development. ACS Cent. Sci. 2020, 6, 10, 1654–1656 doi.org/10.1021/acscentsci.0c01236
3. Belouzard, S., Millet, J. K., Licitra, B. N., & Whittaker, G. R. (2012). Mechanisms of Coronavirus Cell Entry Mediated by the Viral Spike Protein. Viruses 4(6); 1011-1033. doi:10.3390/v4061011
4. Wang, Q., Wong, G., Lu, G., Yan, J., & Gao, G. F. (2016). MERS-CoV spike protein: Targets for vaccines and therapeutics. Antiviral Research 133; 165-177. doi:10.1016/j.antiviral.2016.07.015.
UTEC te invita a la exposición virtual: Mitos, voces y tejidos
Escrito por:
UTEC
Este 18 de mayo se celebra el Día Internacional de los Museos. Por ello el Centro de Impacto y Responsabilidad Social (CIRSO) te invita a la exposición virtual ‘Mitos, voces y tejidos’.
Esta exposición reúne los trabajos de las artistas Cristina Ocampo, Elsa Bustamante y Giovanna Pillaca. Desde distintas perspectivas, sensibilidades y técnicas, que van desde la ilustración digital, la realidad aumentada, las redes neuronales, el video y el relato sonoro, la muestra recorre diversas representaciones, mitos y voces del Perú actual.
Estos tres proyectos fueron incubados en el programa American Arts Incubator Lima 2020, organizado por ZERO1, la Embajada de los EE. UU. en el Perú, y la Oficina de Asuntos Educativos y Culturales del Departamento de Estado de EE. UU., en coordinación con la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC) y el MAC.
Dato importante:
Para visitar la exposición, debes descargar y hacerlo desde Firefox. Puedes descargarlo, aquí.
Visita la galería virtual en este enlace.
UTEC y EPFL Tech4Impact organizan el programa virtual Summer School
Escrito por:
UTEC
UTEC se une a EPFL Tech4Impact y juntos presentan Summer School, programa virtual de seis semanas.
El programa brindará a los estudiantes las herramientas necesarias para implementar sus ideas en proyectos de alto impacto, que ayudarán a resolver problemas de diversas ONG, como WWF y UNAIDS.
Puedes postular aquí, tienes plazo hasta el 20 de mayo a las 18:00 h (hora Lima).